【摘 要】
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<正> 在现实生活中,大量数据集之中的数据都带有时间特征。时态数据随处可见,遍及经济、气象、通信、医疗等等多个领域。股市每日(或月)指数、交换机的每小时的业务量、某一
【机 构】
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西北工业大学计算机系西安710072
【基金项目】
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国家教委博士点基金(98069923)
论文部分内容阅读
<正> 在现实生活中,大量数据集之中的数据都带有时间特征。时态数据随处可见,遍及经济、气象、通信、医疗等等多个领域。股市每日(或月)指数、交换机的每小时的业务量、某一患者的脑电波和Web页的日访问量,这些都是比较常见的例子。对这些时态数据进行分析,从中获取蕴含的系统演化规律,从而完成对系统的未来行为的预测,具有重要的价值和意义。数据挖掘(也称为数据库中的知识发现),是指从数据中提取模式的过程,这些模式是有效的、新颖的、潜在可用的和易于理解的。时态数据挖掘是数据挖掘研究的一个重要的组成部分,在时态数据挖掘的过程中必须考虑数据集之中数据间存在着的时间关系。
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